詳細的EVIEWS面板數(shù)據(jù)分析操作2022優(yōu)秀文檔

第十章PanelData模型第一步錄入數(shù)據(jù)第二步分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性〔單位根檢驗〕第三步平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇第四步協(xié)整檢驗`第五步回歸模型第一步錄入數(shù)據(jù)一請點實例數(shù)據(jù)二請點錄入數(shù)據(jù)軟件操作實例數(shù)據(jù)錄入企業(yè)投資需求模型數(shù)據(jù)：五家企業(yè)和三個變量的20個年度〔1935-1954年〕觀測值的時間序列〔數(shù)據(jù)略〕5家企業(yè)：3個變量：GM：通用汽車公司I：總投資CH：克萊斯勒公司M：前一年企業(yè)的市場價值GE：通用電器公司〔反映企業(yè)的預(yù)期利潤〕WE：西屋公司K：前一年末工廠存貨和設(shè)備的價值US：美國鋼鐵公司〔反映企業(yè)必要重置投資期望值〕錄入數(shù)據(jù)軟件操作〔EVIEW6.0〕方式一File/New/WorkfileWorkfilestructuretype：Dated-regularfrequencyStartdate1935Enddate1954OKObjects/NewObject：TypeofObjectpoolOKCrossSectionIdentifiers:_GM_CH_GE_WE_USView/SpreadsheetView：i?m?k?方式二〔方式能否正確，有待考證〕File/New/WorkfileWorkfilestructuretype：BalancedPanelStartdate1935Enddate1954Numberofcross1OKCrossSectionIdentifiers:_GM_CH_GE_WE_USView/SpreadsheetView：i?m?k?第二步分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性〔單位根檢驗〕請點闡明請點軟件操作結(jié)果點檢驗結(jié)果1結(jié)果2分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性〔單位根檢驗〕闡明注：一切序列者要檢驗原：不穩(wěn)定〔Hadri除外，Hadri中原：穩(wěn)定〕目的：防止虛偽回歸或偽回歸方法：一樣根下：LLC、Breintung、Hadri不同根下：IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher5方式：三種檢驗方式：既有趨勢又有截距、只需截距、以上都無〔對面板序列繪制時序圖做出方式選擇〕。次序：程度〔level〕、一階差分、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。備注：ADF檢驗是經(jīng)過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開場，再檢驗只含截距項的模型，最后檢驗二者都不含的模型。并且以為，只需三個模型的檢驗結(jié)果都不能回絕原假設(shè)時，我們才以為時間序列是非平穩(wěn)的，而只需其中有一個模型的檢驗結(jié)果回絕了零假設(shè)，就可以為時間序列是平穩(wěn)的。分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟件操作在Pool對象，View/UnitRootTest，輸入相應(yīng)的Pool序列名填寫方式，先做序列圖再選擇填寫次序選擇檢驗方法填寫序列名右邊一切欄目軟件自動填寫無需更改例10.4中I?的程度變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果:各種方法的結(jié)果(除Breitung檢驗外)都接受原假設(shè)，I?存在單位根，是非平穩(wěn)的。只需此處小于0.05,闡明除此法外都以為非平穩(wěn)例10.4中I?的一階差分變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果:各種方法的結(jié)果都回絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論：I?是I(1)的。一切P值均小于0.05，闡明平穩(wěn)第三步平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇平穩(wěn)性檢驗后假設(shè)：變量之間是非同階單整請點思緒一序列變換變量之間是同階單整請點思緒二協(xié)整檢驗思緒一：變量之間是非同階單整：序列變換◎變量之間是非同階單整的指即面板數(shù)據(jù)中有些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)，此時不能進展協(xié)整檢驗與直接對原序列進展回歸?！?qū)π蛄羞M展差分或取對數(shù)使之變成同階序列假設(shè)變換序列后均為平穩(wěn)序列可用變換后的序列直接進展回歸假設(shè)變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，那么請點思緒二思緒二變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗請點協(xié)整檢驗闡明請點軟件操作結(jié)果斷定請點123協(xié)整檢驗經(jīng)過：請點因果分析.請點回歸分析協(xié)整檢驗沒經(jīng)過：假設(shè)均為2階單整，那么都取差分或都取對數(shù)生成新序列進展單位根檢驗否是1階單整〔取差分或?qū)?shù)后都會變成1階單整〕，如是對新序列進展協(xié)整檢驗，如無法達成協(xié)整，分析終止。假設(shè)均為1階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進展回歸分析協(xié)整檢驗說明原：不存在協(xié)整面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法可以分為兩大類，一類是建立在EngleandGranger二步法檢驗根底上的面板協(xié)整檢驗，詳細方法主要有Pedroni檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗根底上的面板協(xié)整檢驗。1．Pedroni檢驗2．Kao檢驗3．Johansen面板協(xié)整檢驗Pool序列的協(xié)整檢驗※在EViews中翻開pool對象，選擇Views/CointegrationTest…，那么顯示協(xié)整檢驗的對話框。圖10.6面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗的對話框協(xié)整檢驗操作Pedroni檢驗：原假設(shè)：無協(xié)整關(guān)系此欄目下P值均小于0.05存在協(xié)整關(guān)系此欄目下P值均兩個小于0.05存在協(xié)整關(guān)系一個大于0.05，不支持協(xié)整表10.8Kao檢驗和Pedroni檢驗結(jié)果(滯后階數(shù)由SIC準(zhǔn)那么確定)檢驗方法檢驗假設(shè)統(tǒng)計量名統(tǒng)計量值〔P值〕Kao檢驗H0：=1ADF-6.787326〔0.0000〕*Pedroni檢驗H0：=1H1：(i=)<1Panelv-Statistic2.099652〔0.044〕*Panelrho-Statistic-3.415758〔0.0012〕*PanelPP-Statistic-5.991403〔0.0000〕*PanelADF-Statistic-7.835311〔0.0000〕*H0：=1H1：(i=)<1Group-rho-Statistic-0.837712〔0.2809〕GroupPP-Statistic-6.990581〔0.0000〕*GroupADF-Statistic-7.194068〔0.0000〕*除此項外均支持協(xié)整表10.8Johansen面板協(xié)整檢驗結(jié)果(選擇序列有確定性趨勢而協(xié)整方程只需截距的情況)原假設(shè)Fisher結(jié)合跡統(tǒng)計量(p值)Fisher結(jié)合-max統(tǒng)計量(p值)0個協(xié)整向量133.4(0.0000)*128.7(0.0000)*至少1個協(xié)整向量65.74(0.2266)65.74(0.2266)注：加“*〞表示在5%的顯著性程度下回絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè)。上述檢驗結(jié)果檢驗的樣本區(qū)間為1991-2003年，從表10.8和表10.9的檢驗結(jié)果可以看出，我國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系。支持協(xié)整格蘭杰因果檢驗〔因果檢驗的前提是變量協(xié)整〕。Eviews好似沒有在POOL窗口中提供Grangercausalitytest，假設(shè)想對面板數(shù)據(jù)中的某些合成序列做因果檢驗的話，無妨先導(dǎo)出相關(guān)序列到一個組中(POOL窗口中的Proc/MakeGroup)，再來試試因果分析一確定影響方式固定影響隨機影響二確定模型方式方式一方式二方式三估計方法闡明一二三確定后就可以進展模型最終的設(shè)定與估計〔略：自已去完成〕回歸模型一確定影響方式請點：說明請點：軟件操作一確定影響方式闡明◎方法Hausman檢驗

◎原：應(yīng)建立隨機效應(yīng)模型◎步驟首先：建立隨機效應(yīng)回歸其次：用Hausman檢驗該模型能否是隨機效應(yīng)模型

一確定影響方式軟件操作第一步：建立建立隨機效應(yīng)回歸◎POOL/ESTIMATE如右窗口點確定結(jié)果請點結(jié)果此處選random由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處第二步：Hausman檢驗原假設(shè)：應(yīng)建立隨機效應(yīng)模型在軟件的上一步分析的結(jié)果窗口〔見左圖〕進展如下操作：◎View/◎Fixed/RandomEffectsTesting/◎CorrelatedRandomEffects-HausmanTest請點結(jié)果中部地域模型的HausmanTest結(jié)果：由〔10.3.68〕式構(gòu)造的中部地域模型的HausmanTest統(tǒng)計量〔W〕是0.29，p值是0.59，接受原假設(shè):隨機影響模型中個體影響與解釋變量不相關(guān)，結(jié)論：可以將模型設(shè)定為隨機模型。P值大于0.05，所以接受原假設(shè)：應(yīng)建立隨機效應(yīng)模型說明〔1〕模型有三種方式方式一：變系數(shù)模型方式二：固定影響模型方式二：不變參數(shù)模型〔2〕根據(jù)F檢驗確定上述三種方式之一請點〔確定模型方式的F檢驗〕二確定模型方式確定模型方式的F檢驗原假設(shè)：兩個如下H1：H2：斷定規(guī)那么：接受假設(shè)H2那么為不變參數(shù)模型〔模型三〕，檢驗終了?；亟^假設(shè)H2，那么檢驗假設(shè)H1。如接受H1，那么模型為變截距模型〔模型二〕假設(shè)回絕H1，那么模型為變參數(shù)模型〔模型一〕。構(gòu)建統(tǒng)計量：請點F統(tǒng)計量

方式二：不變參數(shù)模型請點〔確定模型方式的F檢驗〕4中I?的一階差分變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果:請點：斷定規(guī)那么請點斷定實例CH：克萊斯勒公司M：前一年企業(yè)的市場價值隨機影響GE：通用電器公司〔反映企業(yè)的預(yù)期利潤〕CrossSectionIdentifiers:_GM_CH_GE_WE_US假設(shè)變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，那么請點思緒二變量之間是同階單整請點思緒二協(xié)整檢驗◎?qū)π蛄羞M展差分或取對數(shù)使之變成同階序列中部地域模型的HausmanTest結(jié)果：05，所以接受原假設(shè)：應(yīng)建立隨機效應(yīng)模型PanelADF-Statistic分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟件操作構(gòu)建變參數(shù)模型得殘差平方和S1并思索其自在度請點構(gòu)建變截距模型得殘差平方和S2并思索其自在度請點構(gòu)建不變參數(shù)模型得殘差平方和S3并思索其自在度請點計算F2統(tǒng)計量獲得S1，S2，S3后手工計算F2，F(xiàn)1，并查找臨界值做出斷定請點：斷定規(guī)那么請點斷定實例假設(shè)檢驗的F統(tǒng)計量的計算方法

例10.5中系數(shù)和取何種方式可以利用模型方式設(shè)定檢驗方法來確定。(1)首先分別計算3種方式的模型：變參數(shù)模型、變截距模型和不變參數(shù)模型，在每個模型的回歸統(tǒng)計量里可以得到相應(yīng)的殘差平方和S1=339121.5、S2=444288.4和S3=1570884。(2)按(10.2.7)式和(10.2.8)式計算F統(tǒng)計量，其中N=5、k=2、T=20，得到的兩個F統(tǒng)計量分別為：F1=((S2-S1)/8)/(S1/85)=3.29F2=((S3-S1)/12)/(S1/85)=25.73利用函數(shù)@qfdist(d,k1,k2)得到F分布的臨界值，其中d是臨界點，k1和k2是自在度。在給定5%的顯著性程度下(d=0.95)，得到相應(yīng)的臨界值為：F2(12,85)=1.87F1(8,85)=2.049由于F2>1.87，所以回絕H2；又由于F1>2.049，所以也回絕H1。因此，例10.5的模型應(yīng)采用變系數(shù)的方式。模型方式檢驗步驟：注要手工計算模型一變系數(shù)模型根據(jù)以前所做的影響效應(yīng)填寫◎POOL/ESTIMATE如右窗口點確定結(jié)果請點結(jié)果由于自變量前系數(shù)可變，所以自變量填寫在此處手工記下S1手工記下：自在度為N〔T-K-1〕模型二：固定影響(FixedEffects)(ij，i=j)說明軟件給出的固定影響分為：